Riziko chybné klasifikace exprese PD-L1 u triple negativního karcinomu prsu. Studie se snaží vyhodnotit chybnou interpretaci stanovení PD-L1.

Byla provedena analýza chirurgických vzorků TNBC. Provedeno bylo metodikou manuální segmentace a měřením 6666 mikroskopických shluků pozitivního IHC barvení PD-L1. Počítačovou analýzou byla poté stanovena diagnostická přesnost. Počítačový model ukázal, že větší agregáty PD-L1 pozitivních buněk a menší biopsie byly spojeny s vyšším podílem falešných výsledků. Významný nárůst chybného hodnocení byl, když se podíl exprese PD-L1 blížil mezní hodnotě. Falešně pozitivní výsledky byly významně vyšší než falešně negativní nálezy. Kromě toho heterogenní nádory s různými velikostmi agregátů ve stejném nádoru byly spojeny s vyšší mírou falešných výsledků ve srovnání s homogenními nádory. 

Shrnutí: Analýza ukazuje, že tento počítačový model lze použít k odhadu rizika chybné klasifikace PD-L1 v biopsiích a možnost pak interpretovat v léčebné rozvaze. 

Triple negativní karcinom je nejagresivnějším typem karcinomu prsu s vysokou mírou vzdálených metastáz a nízkou mírou přežití. Je to ER negativní, PR negativní, HER2 negativní karcinom.

Imunoterapie je zacílená na ligand programové smrti PD-L1, nádory PD-L1 pozitivní jsou definovány pomocí IHC testování exprese PD-L1 na imunitních buňkách infiltrující nádor, které tvoří alespoň 1 % plochy nádoru (IC skóre pomocí protilátky SP142). Různé terapie nádorových onemocnění vyžadují různou hodnotu pozitivity PD-L1. 

Analýza je možná jak z histologického vzorku nádoru, tak z bioptického materiálu z metastázy. Je potřeba se však vyhnout hodnocení ve smyslu falešné pozitivity a falešné negativity stavu PD-L1. Ve studii byla použita analýza hodnocení PD-L1 pomocí vzorků z chirurgického zákroku TNBC, poté na základě vzorů PD-L1 byl použit software MATLAB k vytvoření virtuálních vzorků, za účelem stanovení falešné pozitivity PD-L1. Hodnocení bylo retrospektivní. 

Prokázalo se, že menší biopsie jsou spojeny s většími falešnými výsledky. Studie ukazuje, že větší agregáty zvyšují riziko falešných výsledků. Míra chyb byla výraznější u vzorků s nízkou expresí  
PD-L1. Heterogenní nádory v použitém počítačovém modelu prokázaly významně vyšší falešné výsledky ve srovnání s homogenními nádory.

Byl vyvinut model, který dokáže předpovědět riziko falešných výsledků na základě frakce PD-L1 pozitivních buněk v biopsii a velikost biopsie. Falešně pozitivní případy mohou mít za následek overtreatment a falešně negativní případy vedou k vyřazení pacientů, kteří mohou mít prospěch z terapie imunitním kontrolním bodem. Studie ukazuje možnost minimalizovat chybné léčebné rozhodnutí. 

Souhrn článku sepsal MUDr. Pavel Horkel